Künstliche Intelligenz, nützliche Algorithmen für die Robotik (3 Tage)

Ausbildungsziele:

Entdecken Sie die Algorithmen und Lösungen von Machine Learning und Deep Learning, die für die Robotik nützlich sind.

 

Wissen, wie man optische Erkennungswerkzeuge für Zeichen, Gesichter, QR-Codes verwendet.

 

Lernen Sie, Roboter-Software-Interaktionen aus Szenarien, Chatbot, zu erstellen.

 

Virtualisieren Sie Ihre Umgebung: Karten, digitale Zwillinge, Simulationen.

 

Entdecken Sie die Software-Frameworks und Toolboxen, die für Ihr Robotik-Projekt nützlich sind.

INTERPRETATION

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Tag 1:

Einleitung
Algorithmus und Künstliche Intelligenz und Bildanalyse

Inhalt:

  • Einführung (3,0 Stunden)
    Geschichte und Roboterkultur, IoT.
    - Künstliche Intelligenz und seine Familie Machine Learning, Deep Learning.
    - Anwendungen und Entwicklungen neuer Technologien.
    Vom Algorithmus zum Imp Circuit
  • Algorithmus und Künstliche Intelligenz (2,0 Stunden)
    Definitionen und Beispiele nützlicher Algorithmen.
    - Szenarien, Grafiken, Entscheidungsbäume.
    Maschinelles Lernen, überwachtes Lernen, unbeaufsichtigt.
    Deep Learning, Prinzipien.
    - Stärkung des Lernens, genetische Algorithmen.
    Praktische Arbeit: Implementierung eines Roboter-Szenarios, automatische Entscheidungsfindung, Erkennung und Verhinderung von Anomalien.
  • Bildanalyse (2,0 Stunden)
    QRCodes, Barcodes: Erstellen und Lesen.
    Optische Zeichenerkennung: OCR.
    - Identifizierung und Authentifizierung von Objekten, Gesichtern.
    - Folgen Sie Punkten, Objekten, Pfaden.
    Praktische Arbeit: Erkennen, einem Objekt folgen, auf das Lesen von QR-Codes oder ein Gesicht reagieren.

Tag 2:

Sound, Spracherkennung, Chatbot und TAL/NLP; 2D, 3D Mapping und Robotic Virtualization Module:

Inhalt:

  • Sound, Spracherkennung, Chatbot und TAL/NLP (3,0 Stunden)
    Anwendungsfälle, Möglichkeiten und Einschränkungen.
    - Von der Abstimmung zum Text.
    API, verbundener und nicht verbundener Modus.
    - Geschlossenes Szenario Chatbot, offenes Szenario (TAL, NLP).
    Text zur Rede.
    Praktische Arbeit: Erstellen Sie einen Chatbot, der mit seiner Umgebung interagiert.
  • 2D-, 3D-Mapping und Robotik-Virtualisierung (3,0 Stunden)
    Verwandeln Sie eine Karte in ein Diagramm.
    - Finden Sie Ihren Weg: Dijkstra, A-Star, optimieren Sie das Spielen einer Karte.
    - Photogrammetrie-Algorithmen.
    - Echtzeit-Mapping: Sonar, Lidar, Kamera.
    - Virtuelle Roboter- und digitale Zwillingsumgebung.
    Praktische Arbeit: Verwenden von Daten, die von einem Roboter erfasst wurden, um eine Karte neu zu erstellen, den kürzesten Weg zwischen zwei Punkten zu finden und die Lösung zu testen

Tag 3:

Roboterkommunikation; Roboterkommunikation

Inhalt:

  • Robotische Kommunikation (3,0 Stunden)
    Die wichtigsten Protokolle: 4G, 5G, Lifi, Wifi, Bluetooth.
    - Elektronische und Computerkommunikation: Serie, TOR, Multiplexing, Multiplexing.
    Video- und Audiostream in Echtzeit.
    - Kryptographie, Verschlüsselung von Übertragungen.
    Praktische Arbeit: Pilotierung von Roboterzubehör: Ethernet-Relais, WiFi, Servomotoren, Kameras
  • Frameworks und Toolbox (3,0 Stunden)
    Arduino, Raspberry Pi: Präsentationen.
    Grafikbibliotheken: OpenCV, BoofCV. ROS: Roboter-Betriebssystem.
    Tensorflow, Keras, OpenAI, CNTK.
    - Scratch: elementare Backsteinprogrammierung.
    - Simulation: Einheit, Blender, Bullet.
    Praktische Arbeit: Testen Sie verschiedene Frameworks an den oben gezeigten Beispielen.

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